(57)【要約】【課題】データ処理において堅固な生成属性のセットを有するモデルを構築するシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】データを用いて線形生成モデルが演算され、堅固さ尺度に基づき、属性のセットが選択される。属性のセットを評価して属性のセットのデータを表す能力を評価することができる。属性のセットが1つの評価基準または複数の基準を満足しないことに応答して、属性のセットが1つの評価基準または複数の基準を満足するまで属性のセットを精緻化することができる。【選択図】図１
2010108496.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データをあらわす属性を選択する方法であって、
前記データからの訓練データを用いて線形モデルを演算するステップと、
信頼性尺度を用いて前記線形モデルから前記データを表す属性のセットを選択するステ
ップと、
前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を評価するステップと、
前記属性のセットの堅固さ尺度が第1閾値を超えることに応答して、前記属性のセット
における属性の数を増やし前記信頼性尺度を用いて前記線形モデルから前記データを表す
属性のセットを選択し、前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を評価するステップ
を予め設定された条件が満足されるまで反復するステップとを有するデータをあらわす属
性を選択する方法。
【請求項２】
前記線形モデルを演算するステップは、主成分分析または独立成分分析を用いて行われ
る請求項１に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項３】
前記信頼性尺度を用いて前記線形モデルから前記データを表す属性のセットを選択する
ステップは、
複数の属性の候補セットを生成するステップと、
前記複数の属性の候補セットから前記各属性の候補セットについて特異値の積を計算す
るステップと、
最大の特異値の積を有する前記属性の候補セットを属性のセットとして使用すると選択
するステップとを有する請求項１に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項４】
前記複数の属性の候補セットを生成するステップは、ダイナミックプログラミングを用
いることが関与する請求項３に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項５】
前記堅固さ尺度は復元エラー値であり、前記第１閾値は復元エラー閾値である請求項１
に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項６】
前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を評価するステップは、
前記データの少なくともいくらかに雑音を加えて、前記雑音が加わったデータを形成す
るステップと、
前記雑音が加わったデータの少なくともいくらかおよび前記線形モデルから前記属性の
セットに対応するモデルベースの一部を用いて前記線形モデルの推定係数を計算するステ
ップと、
前記推定係数および前記線形モデルを用いて復元データを生成するステップと、
前記雑音が加えられたデータを形成するのに用いられたデータの対応する少なくともい
くらかに関連する復元データの少なくともいくらかについて復元エラー値を計算するステ
ップとを有する請求項５に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項７】
前記属性のセットにおける属性の数を増やし前記信頼性尺度を用いて前記線形モデルか
ら前記データを表す属性のセットを選択し、前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度
を評価するステップを予め設定された条件が満足されるまで反復するステップは、
前記選択された属性のセットの堅固さ尺度が前記第１閾値を超えないこと、
前記選択された属性のセットの2つの連続した反復間の信頼性尺度における差が第2閾値
未満であること、および
前記線形モデルからのすべての属性が前記選択された属性のセットに含まれたこと、
の各条件のうち少なくとも1つが満足されるまで、前記属性のセットにおける属性の数
を増やし、前記信頼性尺度を用い前記データを表す属性のセットを前記線形モデルから選
択し予め設定された条件が満足されるまで前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を
評価するステップを有する請求項１に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項８】
前記属性のセットにおける属性の数を増やすステップは、
前記反復毎に少なくとも1つの属性ずつ前記属性のセットにおける属性の数を増やすス
テップを有する請求項７に記載のデータをあらわす属性を選択する方法。
【請求項９】
1つ以上のプロセッサーにより実行されると、1つ以上のプロセッサーに少なくとも請求
項１の方法を行なわせる1つ以上の命令のシーケンスを有するコンピューター読み取り可
能な媒体。
【請求項１０】
生成モデルを形成する方法であって、
データを用いて生成モデル用のモデルベースのセットを計算するステップと、
復元値に関する条件が満足されるまで以下のステップ（ａ）乃至（ｃ）を反復すること
により前記モデルベースのセットにおける属性の数を減らすステップとを有する生成モデ
ルを形成する方法
（ａ）感度値を用いて属性のセットを選択し、前記モデルベースのセットから前記属性
が削減されたサイズのモデルベースのセットを形成するステップ、
（ｂ）前記属性が削減されたサイズの前記モデルベースのセットを用いて前記データの
少なくともいくらかの復元値を生成するステップ、
（ｃ）各反復において、選択された前記属性のセットにおける属性の数は前の反復より
増やされるステップ。
【請求項１１】
前記復元値に関連する条件は、前記復元値が復元エラー閾値を超えない場合に満足され
る請求項１０に記載の生成モデルを形成する方法。
【請求項１２】
前記復元値に関連する条件は、前記選択された属性のセットと直前に選択された属性の
セットとの感度値間の差が閾値未満である場合にも満足される請求項１１に記載の生成モ
デルを形成する方法。
【請求項１３】
前記感度を用いて属性のセットを選択するステップは、
複数の前記属性の候補セットを生成するステップと、
前記各属性の候補セットについて、それに対応する前記モデルベースの属性が削減され
たサイズのセットに対する特異値の積を計算するステップと、
前記属性のセットとしての使用に最大の特異値の積に対応する属性の候補セットを選択
するステップとを有する請求項１０に記載の生成モデルを形成する方法。
【請求項１４】
前記属性の複数の候補セットを生成するステップは、ダイナミックプログラミングの使
用が関わる請求項１３に記載の生成モデルを形成する方法。
【請求項１５】
前記属性のセットの復元値を生成するステップは、
前記データの少なくともいくらかに雑音を加え、前記雑音が加えられたデータを形成す
るステップと、
前記雑音が加えられたデータおよび前記モデルベースの属性が削減されたサイズのセッ
トを用いて前記生成モデルの推定係数を計算するステップと、
前記推定係数および前記生成モデルを用いて復元データを生成するステップと、
対応する前記雑音が加えられていないデータに関連する復元データの少なくともいくら
かに対し復元値を計算するステップとを有する請求項１０に記載の生成モデルを形成する
方法。
【請求項１６】
1つ以上のプロセッサーにより実行されると、1つ以上のプロセッサーに少なくとも請求
項１０の方法を行なわせる1つ以上の命令のシーケンスを有してなるコンピューター読み
取り可能な媒体。
【請求項１７】
生成モデルを形成するシステムであって、
訓練データを受信するよう連結され、前記訓練データを用いて線形生成モデルを実現す
るモデル生成器と、
前記線形生成モデルを受信するよう連結され、信頼性尺度を用いて前記線形生成モデル
から属性のセットを選択する生成属性抽出器と、
前記生成属性抽出器から情報を受信するよう連結さる堅固さ評価器とを有し、
前記堅固さ評価器は、
前記属性のセットの堅固さエラーを計算し、
前記属性のセットの復元エラーが復元エラー閾値を超えることに応答して、前記生成属
性抽出器に前記属性の数を増やした別の属性のセットを前記堅固さ評価器に提供させる生
成モデルを形成するシステム。
【請求項１８】
前記モデル生成器は、主成分分析または独立成分分析を用いて前記線形生成モデルを形
成する請求項１７に記載の生成モデルを形成するシステム。
【請求項１９】
前記生成抽出器は、信頼性尺度を用いて、複数の前記属性の候補セットを生成するステ
ップと、前記属性の各候補セットについて、対応する特異値の積を計算するステップと、
最大の前記特異値の積に対応する前記属性の候補セットを属性のセットとして選択するス
テップと、を行なうことによって、前記線形生成モデルから前記属性のセットを選択する
請求項１７に記載の生成モデルを形成するシステム。
【請求項２０】
前記堅固さ評価器は、
前記データの少なくともいくらかに雑音を加えて前記雑音が加えられたデータを形成す
るステップと、
前記雑音が加えられたデータの少なくともいくらかおよび前記線形モデルから前記属性
のセットに対応するモデルベースのセットの一部を用いて前記線形モデルの推定係数を計
算するステップと、
前記推定係数および前記線形モデルを用いて復元データを生成するステップと、
対応する雑音が加えられたデータを形成するためのデータの少なくともいくらかに関連
する復元データの少なくともいくらかについて復元エラー値を計算するステップとを行う
ことにより前記属性のセットの堅固さエラーを計算する請求項１７に記載の生成モデルを
形成するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は全般的にデータ処理のシステムおよび方法に関し、より具体的に堅固な生成属
性のセットを有してなるモデルを構築するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
システム、オブジェクト、または場面を理解、シミュレート、または予測する手助けと
して数理モデルがしばしば用いられる（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第６８８８９６０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、モデルの構築はいくつかの理由から非常に難しいことがある。
第1に、モデル化する1つまたは複数の項目の動的特性がモデル生成を難しく、複雑にし
得る。例えば、動画化されたオブジェクトなどのオブジェクトは場所、サイズ、形状、外
観、および動きなど多くの特性を有し、各々経時的に変化し得る。このような力学を十分
にあらわすモデルの構築は非常に難しいことがある。
モデル構築の難しさに拍車をかけるのはデータ取り込みの問題である。あるシステム、
場面、またはオブジェクトのセットを表すデータすべてを取り込むのはいつも可能である
わけではない。例えば、カメラにより取り込まれた画像はカメラの視野が限定されている
ため、または場面における1つもしくは複数のオブジェクトにふさがれるため場面全体に
わたらないかもしれない。
従って、上述の問題の少なくともいくつかを緩和し、またはそれらに対応するモデル構
築の方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のデータをあらわす属性を選択する方法は、
前記データからの訓練データを用いて線形モデルを演算するステップと、
信頼性尺度を用いて前記線形モデルから前記データを表す属性のセットを選択するステ
ップと、
前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を評価するステップと、
前記属性のセットの堅固さ尺度が第1閾値を超えることに応答して、前記属性のセット
における属性の数を増やし前記信頼性尺度を用いて前記線形モデルから前記データを表す
属性のセットを選択し、前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を評価するステップ
を予め設定された条件が満足されるまで反復するステップとを有することを特徴とする。
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記線形モデルを演算
するステップは、主成分分析または独立成分分析を用いて行われることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記信頼性尺度を用い
て前記線形モデルから前記データを表す属性のセットを選択するステップは、
複数の属性の候補セットを生成するステップと、
前記複数の属性の候補セットから前記各属性の候補セットについて特異値の積を計算す
るステップと、
最大の特異値の積を有する前記属性の候補セットを属性のセットとして使用すると選択
するステップとを有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記複数の属性の候補
セットを生成するステップは、ダイナミックプログラミングを用いることが関与すること
を特徴とする。
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記堅固さ尺度は復元
エラー値であり、前記第１閾値は復元エラー閾値であることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記データを表す属性
のセットの堅固さ尺度を評価するステップは、
前記データの少なくともいくらかに雑音を加えて、前記雑音が加わったデータを形成す
るステップと、
前記雑音が加わったデータの少なくともいくらかおよび前記線形モデルから前記属性の
セットに対応するモデルベースの一部を用いて前記線形モデルの推定係数を計算するステ
ップと、
前記推定係数および前記線形モデルを用いて復元データを生成するステップと、
前記雑音が加えられたデータを形成するのに用いられたデータの対応する少なくともい
くらかに関連する復元データの少なくともいくらかについて復元エラー値を計算するステ
ップとを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記属性のセットにお
ける属性の数を増やし前記信頼性尺度を用いて前記線形モデルから前記データを表す属性
のセットを選択し、前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を評価するステップを予
め設定された条件が満足されるまで反復するステップは、
前記選択された属性のセットの堅固さ尺度が前記第１閾値を超えないこと、
前記選択された属性のセットの2つの連続した反復間の信頼性尺度における差が第2閾値
未満であること、および
前記線形モデルからのすべての属性が前記選択された属性のセットに含まれたこと、
の各条件のうち少なくとも1つが満足されるまで、前記属性のセットにおける属性の数
を増やし、前記信頼性尺度を用い前記データを表す属性のセットを前記線形モデルから選
択し予め設定された条件が満足されるまで前記データを表す属性のセットの堅固さ尺度を
評価するステップを有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明のデータをあらわす属性を選択する方法において、前記属性のセットにお
ける属性の数を増やすステップは、前記反復毎に少なくとも1つの属性ずつ前記属性のセ
ットにおける属性の数を増やすステップを有することを特徴とする。
【００１１】
一方本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、1つ以上のプロセッサーにより実
行されると、1つ以上のプロセッサーに少なくとも前記方法を行なわせる1つ以上の命令の
シーケンスを有することを特徴とする。
【００１２】
ここで本発明の生成モデルを形成する方法は、
データを用いて生成モデル用のモデルベースのセットを計算するステップと、
復元値に関する条件が満足されるまで以下のステップ（ａ）乃至（ｃ）を反復すること
により前記モデルベースのセットにおける属性の数を減らすステップとを有することを特
徴とする。
（ａ）感度値を用いて属性のセットを選択し、前記モデルベースのセットから前記属性
が削減されたサイズのモデルベースのセットを形成するステップ、
（ｂ）前記属性が削減されたサイズの前記モデルベースのセットを用いて前記データの
少なくともいくらかの復元値を生成するステップ、
（ｃ）各反復において、選択された前記属性のセットにおける属性の数は前の反復より
増やされるステップ。
【００１３】
また、本発明の生成モデルを形成する方法において、前記復元値に関連する条件は、前
記復元値が復元エラー閾値を超えない場合に満足されることを特徴とする。
また、本発明の生成モデルを形成する方法において、前記復元値に関連する条件は、前
記選択された属性のセットと直前に選択された属性のセットとの感度値間の差が閾値未満
である場合にも満足されることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の生成モデルを形成する方法において、前記感度を用いて属性のセットを
選択するステップは、
複数の前記属性の候補セットを生成するステップと、
前記各属性の候補セットについて、それに対応する前記モデルベースの属性が削減され
たサイズのセットに対する特異値の積を計算するステップと、
前記属性のセットとしての使用に最大の特異値の積に対応する属性の候補セットを選択
するステップとを有することを特徴とする。
また、本発明の生成モデルを形成する方法において、前記属性の複数の候補セットを生
成するステップは、ダイナミックプログラミングの使用が関わることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の生成モデルを形成する方法において、前記属性のセットの復元値を生成
するステップは、
前記データの少なくともいくらかに雑音を加え、前記雑音が加えられたデータを形成す
るステップと、
前記雑音が加えられたデータおよび前記モデルベースの属性が削減されたサイズのセッ
トを用いて前記生成モデルの推定係数を計算するステップと、
前記推定係数および前記生成モデルを用いて復元データを生成するステップと、
対応する前記雑音が加えられていないデータに関連する復元データの少なくともいくら
かに対し復元値を計算するステップとを有することを特徴とする。
【００１６】
一方、本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、1つ以上のプロセッサーにより
実行されると、1つ以上のプロセッサーに少なくとも前記方法を行なわせる1つ以上の命令
のシーケンスを有してなることを特徴とする。
さらには、本発明の生成モデルを形成するシステムは、
訓練データを受信するよう連結され、前記訓練データを用いて線形生成モデルを実現す
るモデル生成器と、
前記線形生成モデルを受信するよう連結され、信頼性尺度を用いて前記線形生成モデル
から属性のセットを選択する生成属性抽出器と、
前記生成属性抽出器から情報を受信するよう連結さる堅固さ評価器とを有し、
前記堅固さ評価器は、
前記属性のセットの堅固さエラーを計算し、
前記属性のセットの復元エラーが復元エラー閾値を超えることに応答して、前記生成属
性抽出器に前記属性の数を増やした別の属性のセットを前記堅固さ評価器に提供させるこ
とを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の生成モデルを形成するシステムにおいて、前記モデル生成器は、主成分
分析または独立成分分析を用いて前記線形生成モデルを形成することを特徴とする。
また、本発明の生成モデルを形成するシステムにおいて、前記生成抽出器は、信頼性尺
度を用いて、複数の前記属性の候補セットを生成するステップと、前記属性の各候補セッ
トについて、対応する特異値の積を計算するステップと、最大の前記特異値の積に対応す
る前記属性の候補セットを属性のセットとして選択するステップと、を行なうことによっ
て、前記線形生成モデルから前記属性のセットを選択することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の生成モデルを形成するシステムにおいて、前記堅固さ評価器は、
前記データの少なくともいくらかに雑音を加えて前記雑音が加えられたデータを形成す
るステップと、
前記雑音が加えられたデータの少なくともいくらかおよび前記線形モデルから前記属性
のセットに対応するモデルベースのセットの一部を用いて前記線形モデルの推定係数を計
算するステップと、
前記推定係数および前記線形モデルを用いて復元データを生成するステップと、
対応する雑音が加えられたデータを形成するためのデータの少なくともいくらかに関連
する復元データの少なくともいくらかについて復元エラー値を計算するステップとを行う
ことにより前記属性のセットの堅固さエラーを計算することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態によりデータをあらわす堅固な生成属性を作成する方法を描く図である。
【図２】本発明の実施形態により堅固さ尺度を用いて属性のセットを選択する方法を描く図である。
【図３】本発明の実施形態により属性のセットの堅固さを測定する方法を描く図である。
【図４】本発明の実施形態により属性のセットの選択および評価を反復するかを判断する際調べ得る条件のセットを描く図である。
【図５】一次元データを確実に表すことのできる堅固な属性を特定するために本発明における態様の典型的な使用により得られる結果を描く図である。
【図６】一次元データを確実に表すことのできる堅固な属性を特定するために本発明における態様の2つ目の典型的な使用により得られる結果の図である。
【図７】一次元データを確実に表すことのできる堅固な属性を特定するために本発明における態様の3つ目の典型的な使用により得られる結果の図である。
【図８】本発明の実施形態によりデータを表す堅固な属性を生成するシステムの図である。
【図９】本発明の各種実施形態による演算システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に発明の実施形態について言及され、それらの例が添付図面にて図示される。これ
らの図面は限定的ではなく、例示的であることが意図される。発明はこれら実施形態の関
連で全般的に説明されるが、発明をこれら特定の実施形態に限定する意図はないことが理
解されよう。
【００２１】
本発明はデータを表すための堅固な属性を作成する方法およびシステムを提供する。本
発明の実施形態において、データをあらわす属性を選択する方法は線形モデルを演算し、
信頼性尺度を用いて線形モデルからデータを表す属性のセットを選択することを有してな
る。選択された属性のセットはデータを表す選択された属性のセットの堅固さ尺度を用い
て評価される。選択された属性のセットの堅固さ尺度が閾値を超える場合、属性のセット
における属性の数が増やされ、属性のセットを選択し、選択された属性のセットの堅固さ
を測定するステップは事前に設定された条件が満足されるまで反復される。実施形態にお
いて、堅固さの尺度は復元エラー値であって良く、第1閾値は復元エラー閾値であって良
い。
【００２２】
本発明の実施形態において、信頼性尺度を用いて線形モデルからデータを表す属性のセ
ットを選択するステップは複数の属性の候補セットを生成すること、各特長の候補セット
に対し特異値の積を計算すること、および最大の得意値の積に結び付いた属性の候補セッ
トを選択することを伴うことができる。実施形態において、ダイナミック・プログラミン
グを用い複数の属性の候補セットを生成し評価することができる。
【００２３】
実施形態において、データを表す選択された属性のセットの堅固さを測定することはデ
ータの少なくともいくつかに雑音を付加して雑音付加データを作り、雑音付加データの少
なくともいつくかおよび線形モデルから属性のセットに対応するモデル・ベースのセット
の一部を用いて線形モデル用の推定係数を計算することを含む。推定係数は復元データを
生成するために線形モデルで用いられ、雑音付加データを作るのに用いられる対応データ
に関連する復元データの少なくともいくつかに対し復元エラー値が計算される。
【００２４】
上記において本発明の特定の特徴および利点が全般的に説明された。しかしさらなる特
徴、利点および実施形態が本明細書に提示され、または本出願における図面、明細書、お
よびクレームに照らし通常の同業者には明らかになるであろう。従って、発明の範囲は本
要約部分に開示される具体的な実施形態に限定されないことが理解される。
【００２５】
以下の記述において、説明の目的から発明の理解を提供すべく具体的な詳細が述べられ
る。同業者であれば発明がこれらの詳細なしで実施できることが明らかになろう。同業者
であれば以下にいくつか説明される本発明の実施形態はカメラ、スキャナー、プリンター
、コンピューター、ファクシミリ装置、携帯装置、等々を含み（限定なしに）、いくつか
異なるシステムおよび装置に組み入れ得ることを理解しよう。本発明の実施形態はソフト
ウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせに実装することがで
きる。
【００２６】
ブロック図で示される構成要素、またはモジュール、は発明の代表的な実施形態を示す
もので、発明を分かりにくくすることを避けることを意図している。また本考察を通じ構
成要素は別個の機能ユニットとして説明されることができ、これらはサブユニットを有し
てなることができるが、同業者であればさまざまな構成要素またはそれらの一部は別個の
構成要素に分割されることができ、または単一のシステムまたは構成要素への一体化を含
み一体化され得ることを理解しよう。
【００２７】
さらに、図内における構成要素間の接続は直接の接続に限定される意図はない。逆に、
これら構成要素間のデータは中間構成要素により改変、再フォーマット化、またはその他
変更されることができる。また、より多いまたはより少ない接続を用いることができる。
さらに、「連結される」または「通信的に連結される」の用語は直接接続、1つ以上の中
間装置を通した間接接続、および無線接続を含むと理解されることが特記される。
【００２８】
明細書において「一実施形態」または「ある実施形態」への言及はその実施形態に関連
して説明された特定の特徴、構造、特性、または機能が発明の少なくとも1つの実施形態
に含まれ、1つを超える実施形態に含まれ得ることを意味する。明細書の各所における「
一実施形態で」または「ある実施形態で」の言い回しは必ずしも同じ実施形態を指すもの
ではない。本開示において、セットとはそのセットに含まれる（または含まれない）要素
数に対しいずれの限定もないとみなされるものとする。
【００２９】
モデル化される対象の静的および非静的特性を捕らえる生成モデルは世界を理解するた
め、またはシミュレートするために用いられて来た。特に線形生成モデルはコンピュータ
ー・ビジョンおよびコンピューター・グラフィックスの問題を解決するために用いられて
来た。例えば、色々な人にわたり顔の外見をモデル化した固有顔モデルは顔認識に用いら
れる。さまざまな人間の顔にわたり3Dの形状変形を表すモーフィング・モデルは顔の追跡
および復元に用いられている；また非硬質体構成の線形部分空間モデルはそのような物体
のコンピューター・アニメーションに用いられている。
【００３０】
通常、生成モデルは画像または動きの取り込みデータなど測定に適合させて関心対象の
特性を再生する。適合プロセスは通常対象が完全に測定可能であることが必要である。し
かし、多くの測定方法は典型的にデータの一部を取り込むことができる。例えばカメラは
視野の限定または場面における物体によりふさがれるために場面全体に及ぶことができな
いかもしれない。多くの場合、限られた演算リソースまたは雑音など他の理由からわずか
な支配的属性のセットしか確実に測定できない。
【００３１】
場面で欠けている部分を推測するためには2つの問題を解決する必要がある。第1にどの
支配的な、または強い、属性を測定し、それらの支配的属性を用いて場面全体が確実に再
生できるかを判定する必要がある。第2に、場面全体を再建できるこのような支配的な属
性の数を最小限にして場面の生成モデルを適合させるか判定する必要がある。本開示の上
で、場面全体の生成モデルに適合するのに充分な属性は生成属性と呼ばれる。
図1は本発明の実施形態によりデータをあらわす堅固な生成属性を得る方法の実施形態
を描く。図1に示されるように、線形生成モデルは訓練データを用いて演算される（105）
。
【００３２】
2010108496.tif 000003
【００３３】
線形生成モデルを用い、表情を有する人間の顔、関節をなした体の構成、動的な場面、
鼓動する心臓、または増長する脳腫瘍などいくつか異なるオブジェクトを表すことができ
る。このようなオブジェクトに対応するモデル例は各々顔の容貌、体の構成、場面の構造
、心臓の変形、または腫瘍の形状である。これらのオブジェクトは二次元または三次元デ
ータなど1つ以上の次元を用いて表すことができる。実施形態において、線形生成モデル
は主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、等々を用いて複数の位置合わせされたモデ
ル例または測定サンプルから抽出される。
【００３４】
説明上、本発明の教示は三次元の顔形に関わる代表的な実施形態に関連して説明される
。説明上、本発明の教示はさらに音など、可変の一次元データを用いて例示される。従っ
て、本明細書に提供される例は限定ではなく、説明の目的からであることが特記される。
同業者であれば本明細書で開示される方法およびシステムは他のオブジェクトおよび他の
状況に容易に適用できることを理解しよう。従ってこのような他の用途は本発明の範囲内
にある。
【００３５】
2010108496.tif 000004
【００３６】
2010108496.tif 000005
【００３７】
2010108496.tif 000006
【００３８】
2010108496.tif 000007
【００３９】
2010108496.tif 000008
【００４０】
2010108496.tif 000009
【００４１】
2010108496.tif 000010
【００４２】
2010108496.tif 000011
【００４３】
2010108496.tif 000012
【００４４】
2010108496.tif 000013
【００４５】
2010108496.tif 000014
【００４６】
2010108496.tif 000015
【００４７】
2010108496.tif 000016
【００４８】
図1に戻ると、実施形態において、復元エラーは評価し得る堅固さ条件の役割を果たす
ことができる（120）。実施形態において、選択された属性のセットがエラー閾値を超え
るエラーをもたらす場合（閾値は所定、ユーザー選択、または双方であって良い）、属性
の選択を精緻化することができる（125）。実施形態において、属性の数を増やすことが
でき（125）、増加した座標を含むグループのもっとも信頼性のあるものを特定するため
に新たな検索を始めることができる（110）。このように、新たに選択された座標グルー
プの最大特異値の積は前の選択されたグループのより大きくなり、従って前の座標グルー
プに比べ新たに選択された座標グループを用いた適合および復元の信頼性は向上する。物
体全体の形状を復元するための生成モデルに確実に適合し得る選択された属性、またはこ
の特定例では座標、の最小数（すなわち復元エラーは閾値未満である）はその物体につい
ての堅固な生成属性と呼ぶことができる。
【００４９】
2010108496.tif 000017
【００５０】
2010108496.tif 000018
【００５１】
2010108496.tif 000019
【００５２】
2010108496.tif 000020
【００５３】
同業者であれば他の条件および／または他の構成を用い得ることを理解しよう。例えば
、実施形態において、上記の第2条件（410）または第3条件（415）の下で、用いる得られ
た座標は堅固な生成属性とみなされないかもしれない。すなわち、実施形態において、第
1条件の下で条件が満足されると、座標のグループは物体全体の堅固な適合および復元が
可能である生成属性のセットとみなされるかもしれない。しかし、実施形態では、条件の
いずれか1つが満足される場合、座標のグループは物体全体の堅固な適合および復元が可
能である生成属性の利用可能な最良のセットとみなされるかもしれない。
【００５４】
2010108496.tif 000021
【００５５】
本発明のシステムおよび方法の効力を説明するために本明細書においていくつかの例が
提示される。説明に役立てるために、例は一次元データに関わる。音声信号などの一次元
データは通常時間的セグメントの規則正しいシーケンスに細分化される。このようなデー
タを効率的かつ正確に記憶、再生、または操作するためにはデータの冗長性を排除したデ
ータのコンパクトな表現が求められる。図5〜7に提示される試験結果から見られるように
、創意工夫に満ちたシステムおよび方法はデータを表現する堅固な生成属性を特定するこ
とにより冗長性を排除するのに役立つ。分かり易くするために、図5〜7は徐々に可変性が
増加する一次元データを利用しており、従って対応する堅固な生成属性の特定において徐
々に複雑さが増加する操作を伴う。
【００５６】
2010108496.tif 000022
【００５７】
2010108496.tif 000023
【００５８】
生成属性の堅固さをテストするためにガウスの白色雑音が元の測定に加えられ、2つの
生成属性のみに対応する雑音のある測定を用いてモデルに適合させ測定全体を復元する。
図5のグラフ530A〜530Dは元の測定のグラウンド・トルースプラス10%の雑音を描く。加え
られた雑音のフロベニウス・ノルムは元の測定のフロベニウス・ノルムの10%である。グ
ラウンド・トルース測定に対する復元エラーは9.6%で、これは方程式I について記述した
ように計算された。容認できる復元エラー閾値を5%と仮定すると、より多くの測定を生成
属性に含む必要がある。生成属性の数が増えると、最大特異値積が増加し、復元エラーが
減少する。望まれる復元エラーは、本例において5%,未満であるが、生成属性の数が6であ
る時に達成され、この際最大特異値積は0.5130である。グラフ520A〜520Dは抽出された6
個の生成属性515A〜515Dを示し、これらは他の属性とは異なる陰影で示される。図5のグ
ラフ540A〜540D は6個の生成属性の雑音がある測定のみを用いて復元したデータを表示す
る。復元された信号（グラフ540A〜540D）はグラウンド・トルースの測定（グラフ500A〜
500D）にかなり近いことが特記される。
【００５９】
図6は本発明の実施形態により生成属性を抽出できる一次元データ（グラフ600A〜600D
）の別の例を描く。図6のグラフ600A〜600Dに示されるように、先行例の場合1つの測定の
みであったのに対しグラフ毎に2つの測定が同時に変化する。前の例と同様に、測定は静
的部分に対し1つのベースおよび動的部分に対し1つのベースといった2つの線形ベースに
より制御され、生成属性の最小数は2である。データの変動をより良く表すために、変動
がより大きい変動測定の方が他方の変動測定ではなく生成属性に含まれるべきである。実
際図6に示すように、本発明の教示を用いて抽出された2つの堅固な属性であるグラフ610A
〜610Dは静的測定605A〜605Dからの1属性からなり、他の生成属性は変動がより大きい変
動測定607A〜607Dである。10%のガウスの白色雑音が元の測定に加えられると、2個の生成
属性の雑音がある測定のみを用いた復元エラーは7.3%である。グラフ630A〜630Dは雑音が
ある測定を描く。
【００６０】
同じ復元エラー（< 5%）を満足させるために、プロセスは反復され、生成属性の数が6
になると満足すべき復元エラーが達成される。図6に示されるグラフ620A〜620D は抽出さ
れた生成属性615A〜615Dを示し、これらは他の選択されなかった属性とは異なる陰影で示
される。ほとんどの測定は固定されているので、セグメント全体を堅固に表すために選択
された属性は主に静的測定である。グラフ640A〜640D は6個の生成属性の雑音がある測定
のみを用いて復元したデータを表示する。ここでも、復元された信号（グラフ640A〜640D
）はグラウンド・トルース（グラフ600A〜600D）に非常に近い。
【００６１】
図7は本発明の実施形態によい生成属性を抽出できる一次元データ（グラフ700A〜700D
）の3つ目の例を描く。図7に示すように、この3つ目の例ではセグメント毎に6個の測定が
同時に変化し、他は静的である。図7のグラフ700A〜700Dにおいて4つのセグメント例が示
される。ここでも、測定は静的部分に対し1つのベースおよび動的部分に対し1つのベース
といった2つの線形ベースにより制御され、生成属性の最小数は2である。
【００６２】
図7に示すように、本発明の教示を用いて抽出された2つの堅固な生成属性であるグラフ
710A〜710D は属性705A〜705Dおよび属性707A〜707Dの2つの属性からなる。一方の属性70
5A〜705D は静的測定に由来し、他の属性707A〜707Dは最大変動を有する変動測定で、こ
れは直感と一致する。
【００６３】
ここでもサンプルに雑音が加えられる。グラフ730A〜730D は雑音が加えられた測定を
描く。2つの生成属性を用いると、10%のガウス雑音が存在する場合復元エラーは7.6%であ
る。6個の生成属性を用いると、< 5%未満の望まれる復元エラーが達成される。もちろん
同業者であれば異なる値の復元エラーを用い得ることを理解しよう。
【００６４】
図7のグラフ720A〜720D は抽出された6個の生成属性715A〜715Dを示し、変動部分はも
はやセグメントの小部分ではないので、6個の生成属性の内3個が変動測定からである。予
期されるように、選択された3個の変動属性は他の3個の変動測定より大きい変動を有する
。
グラフ740A〜740D は6個の生成属性の雑音がある測定のみを用いて復元されたデータを
表示する。ここでも、復元された信号（グラフ740A〜740D）はグラウンド・トルース（グ
ラフ700A〜700D）に非常に近い。
【００６５】
上記例は限定ではなく例示の目的で提供されたことが特記される。同業者であれば本発
明は限定されることなく他のデータ・サイズおよび次元の数を含み、他の状況に適用でき
ることを理解しよう。さらに、異なるレベルの雑音および異なる復元エラーのレベルを用
い得る。
【００６６】
図8は本発明の実施形態により堅固な生成属性システム800を描く。システム800 はデー
タのセット840を表す堅固な属性のセット850を作成することができる。概要として、シス
テム800はデータ840を用いて線形生成モデルを作成するモデル生成器810を含む。限定で
はなく例としてある実施形態において、モデル生成器810は主成分分析、独立成分分析（I
CA）、等々、を用いて線形生成モデルを生成する。
【００６７】
システム800 は生成属性抽出器820も含む。生成属性抽出器820はモデル生成器810によ
り作成された線形生成モデルを用いてデータ840に正確に適合しこれを復元する可能性の
ある属性のテスト・セットをもたらす。実施形態において、生成属性抽出器820は属性の
テスト・セットの候補をいくつか特定し、属性のテスト・セットの候補がデータ840に適
合し、これを復元する堅固さを確認する。実施形態において、生成属性抽出器820は属性
のテスト・セットの堅固さを評価し、生成属性抽出器820は生成属性のテスト・セットと
して最大特異値積を実現する属性のセットを抽出する。この属性のテスト・セットはさら
に評価するために堅固さ評価器830に提供される。
【００６８】
堅固さ評価器830 は抽出された属性のテスト・セットの、データ840を所定のエラー・
レベル内で再現する能力を確認する。実施形態において、堅固さ評価器830はデータ840に
雑音を加え、属性のテスト・セットに対応するモデル・ベースの部分および属性のテスト
・セットに対応する雑音が加えられた初期データを用いて線形生成モデルの推定係数を生
成する。推定係数および線形生成モデルを用い、堅固さ評価器830はデータ840を復元する
。実施形態において堅固さ評価器830は雑音を加える前のデータおよび対応する復元デー
タの比較を行ない、復元エラーを判定する。実施形態において、復元エラーが堅固さエラ
ーの閾値未満である場合、システム800は属性のセットを堅固な生成属性850として出力す
る。実施形態において、復元エラーが堅固さエラーの閾値を超える場合、生成属性抽出器
820はより大きい属性のテスト・セットを選択し、堅固さの1つの条件または複数の条件が
満足されるまでプロセスが反復される。実施形態において、ある堅固さの条件は属性のテ
スト・セットの堅固さが堅固さ閾値に準拠する場合満足することができる。あるいは、堅
固さ評価器が堅固さ閾値を超える堅固さエラーを計算しても、堅固さ条件は連続するテス
ト・セット間の復元エラー値の差が閾値量未満である場合に満足することができる。ある
いは、堅固さ評価器が堅固さ閾値を超える堅固さエラーを計算しても、堅固さ条件は2つ
の連続する反復間における最大特異値積の差が閾値レベル未満である場合満足することが
できる。この反復プロセスによりすべての属性が属性のテスト・セットに含まれる場合、
システム800は終了することができ、または代わりにセット全体を堅固な生成属性850とし
て出力することができる。
【００６９】
本発明は限定することなく汎用コンピューターおよびデータ処理用の特定コンピュータ
ーを含み、データを処理し得る任意の命令実行／演算装置またはシステムに実装し得るこ
とが特記される。本発明はさらに限定することなくデジタルカメラ、プリンター、スキャ
ナー、多機能プリンタースキャナー、ファクシミリ機、マルチメディア装置、およびデー
タを処理し、取り込み、伝送し、または記憶する他の任意の装置を含み、他の演算装置お
よびシステムに実装し得る。さらに、本発明の態様は、いずれの装置内でもソフトウェア
、ハードウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせを含み、さまざまな形で実
装することができる。例えば、本発明のさまざまな態様を実施する機能は個別的論理部品
、1つ以上の特定用途向け集積回路（ASIC）、および／またはプログラム制御のプロセッ
サーを含み広範囲な方法で実装される部品により実施することができる。これらの品目が
実装される方法は本発明にとって重要でないことが特記される。
【００７０】
図9は本発明の実施形態を実装または具現し得る命令実行／演算装置（演算システム900
）の機能的ブロック図を描く。図9に示すように、プロセッサー902がソフトウェアの命令
を実行し他のシステム・コンポーネントと相互作用する。一実施形態において、プロセッ
サー902はAMD（登録商標）プロセッサー、INTEL（登録商標）プロセッサー、SUN MICROSY
STEMS（登録商標）、SPARC（登録商標）、またはPOWERPC（登録商標）と互換性のあるCPU
、もしくは他のブランドのプロセッサーのような汎用プロセッサー、またはプロセッサー
は特定用途向けの1つのプロセッサーまたは複数のプロセッサーであることができる。プ
ロセッサー902に連結された記憶装置904がデータおよびソフトウェア・プログラムの長期
記憶を提供する。記憶装置904 はハードディスクドライブおよび／またはコンピューター
読み取り可能な媒体（例、ディスケット、テープ、コンパクトディスク、DVD、等々）ド
ライブまたはソリッド・ステートの記憶装置など、データを記憶できる他の装置であるこ
とができる。記憶装置904 はプロセッサー902が使用するプログラム、命令、および／ま
たはデータを保持することができる。一実施形態において、記憶装置904に記憶されそこ
からロードされるプログラムまたは命令はメモリー906にロードしプロセッサー902により
実行することができる。実施形態において、可能なオペレーティング・システムはUNIX（
登録商標）、AIX（登録商標）、LINUX、Microsoft Windows（登録商標）、およびAPPLE M
acintosh（登録商標） OS を含むがこれらに限定されない。実施形態において、オペレー
ティング・システムは演算システム900上で実行され、その働きを制御する。
【００７１】
プロセッサー902に連結されるアドレス可能なメモリー906はデータおよびプロセッサー
902により実行されるソフトウェア命令を記憶するのに使用することができる。メモリー9
06 は例えばファームウェア、読み取り専用メモリー（ROM）、フラッシュメモリー、不揮
発性ランダムアクセスメモリー（NVRAM）、ランダムアクセスメモリー（RAM）、またはこ
れらの任意の組み合わせであって良い。一実施形態において、メモリー906 は別途サービ
ス、ユーティリティー、コンポーネント、またはモジュールとして知られるソフトウェア
・オブジェクトをいくつか記憶している。同業者であれば、さらに記憶装置904およびメ
モリー906は同じ品目で双方の立場で機能し得ることを理解しよう。一実施形態において
、図8の1つ以上の要素が記憶装置904、メモリー906に記憶されプロセッサー902により実
行されるモジュールであることができる。
【００７２】
一実施形態において、演算システム900は他の装置、他のネットワーク、または双方と
通信する能力を提供する。演算システム900は1つ以上のネットワーク・インターフェース
912、または通信ポート914を含むことができ、演算システム900を他のネットワークおよ
び装置と通信できるよう連結する。例えば、演算システム900はネットワーク・インター
フェース912、通信ポート914、または双方、を含むことができ、これらの各々はプロセッ
サー902に通信できるよう連結され、演算システム900を他のコンピューター・システム、
ネットワーク、および装置に連結するために使用することができる。
【００７３】
一実施形態において、演算システム900はプロセッサー902に連結されグラフィックスお
よびテキストの表示を容易にする1つ以上の出力装置908を含むことができる。出力装置90
8はディスプレー、LCD画面、CRTモニター、プリンター、タッチ画面、または情報を表示
する他の装置を含むことができるが、これらに限定されない。演算システム900はさらに
出力装置908に情報または画像を表示するのを助けるグラフィイクス・アダプター（図示
せず）を含むことができる。
【００７４】
プロセッサー902に通信できるよう連結される1つ以上の入力装置910を用いてユーザー
入力を助けることができる。入力装置910はマウス、トラックボール、またはタッチ・パ
ッドなどのポインター装置を含むことができるが、これらに限定されず、さらにデータま
たは命令を演算システム900に入力するためにキーボードまたはキーパッドを含むことが
できる。
【００７５】
一実施形態において、演算システム900は通信ポート914、ネットワーク・インターフェ
ース912、記憶装置904/メモリー906に記憶されるデータ、または入力装置を通してにせよ
、スキャナー、コピー機、ファクシミリ機、または他の演算装置から入力を受信する。
【００７６】
同業者であれば、本発明の実施にいずれの演算システムも重要ではないことを理解しよ
う。同業者であればさらに上述の要素のいくつかはサブ・モジュールに物理的および／ま
たは機能的に分けられ、または組み合わせられることを理解しよう。
【００７７】
本発明の実施形態はさらに各種コンピューター実施の操作を行なうためのコンピュータ
ー・コードを有するコンピューター読み取り可能な媒体を有するコンピューター製品に関
わることができることが特記される。媒体およびコンピューター・コードは本発明の目的
のために特別に設計され構築されたものでも良く、または該当技術の当事者に知られ、利
用可能な種類のものであっても良い。コンピューター読み取り可能な媒体の例は：ハード
ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープなどの磁気媒体；CD-ROM
およびホログラフィ装置などの光媒体；光磁気媒体；および特定用途向け集積回路（ASIC
）、プログラマブル論理装置（PLD）、フラッシュメモリー装置、およびROMやRAM装置な
ど、プログラムコードを記憶し、または記憶して実行するよう特別に構成されるハードウ
ェア装置；を含むがこれらに限定されない。コンピューター・コードの例はコンパイラー
により作成されるような機械コード、およびインタープリターを用いてコンピューターに
より実行されるより高レベルのコードを含むファイルを含む。
【００７８】
発明は各種の改変および代わりの形を許すが、その具体的な例を図面に示し、本明細書
において詳細に説明される。しかし、発明は開示される特定の形に限定されるものではな
く、逆に発明は添付クレームの範囲内に入るすべての改変、同等のもの、および代わりの
ものを包含することが理解されよう。
【符号の説明】
【００７９】
５０５  生成属性、５１５  生成属性、６０５  静的測定、６０７  変動測定。
【図１】
2010108496.tif 000024
【図２】
2010108496.tif 000025
【図３】
2010108496.tif 000026
【図４】
2010108496.tif 000027
【図５】
2010108496.tif 000028
【図６】
2010108496.tif 000029
【図７】
2010108496.tif 000030
【図８】
2010108496.tif 000031
【図９】
2010108496.tif 000032